- 本书赞誉
- 前言
- 目标读者
- 不适合阅读本书的读者
- 本书结构
- 什么是数据处理
- 遇到困难怎么办
- 排版约定
- 使用代码示例
- 致谢
- 第 1 章 Python 简介
- 第 2 章 Python 基础
- 第 3 章 供机器读取的数据
- 第 4 章 处理 Excel 文件
- 第 5 章 处理 PDF 文件 以及用 Python 解决问题
- 第 6 章 数据获取与存储
- 第 7 章 数据清洗:研究、匹配与格式化
- 第 8 章 数据清洗:标准化和脚本化
- 第 9 章 数据探索和分析
- 第 10 章 展示数据
- 第 11 章 网页抓取:获取并存储网络数据
- 第 12 章 高级网页抓取:屏幕抓取器与爬虫
- 第 13 章 应用编程接口
- 第 14 章 自动化和规模化
- 第 15 章 结论
- 附录 A 编程语言对比
- 附录 B 初学者的 Python 学习资源
- 附录 C 学习命令行
- 附录 D 高级 Python 设置
- 附录 E Python 陷阱
- 附录 F IPython 指南
- 附录 G 使用亚马逊网络服务
- 关于作者
- 关于封面
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8.6 小结
本章我们学习了数据标准化的一些基本知识,还有何时适合做数据归一化或删除离群值。你可以将干净的数据(来自第 6 章)导入到数据库或本地文件中,并且你开始为那些重复性过程编写了条理更加清晰的函数。
此外,你还学习了用嵌套文件夹和正确命名的文件来组织 Python 仓库结构,开始编写文档并分析代码。最后,你对测试和编写测试的一些工具有了基本的了解。
表 8-2 列出了本章讲到的 Python 概念。
表8-2:Python编程的新概念和新库
概念/库 | 作用 |
数据库 insert 方法 | 利用 insert 命令可以将数据轻松保存到 SQLite 数据库中 |
CSV writer 对象 | 利用 csv 库的 writer 类,可以将数据保存到 CSV 文件中 |
Python 之禅(import this) | 像 Python 程序员一样写代码和思考的哲学 |
Python 最佳实践 | 作为一名新的 Python 开发者,应该遵循的最佳实践的基本框架 |
Python 命令行运行(if __name__ == '__main__':) | 利用这个代码块对脚本进行格式化,可以在命令行中运行 main 函数 |
TODO 标记 | 利用 TODO 注释,很容易发现下一步需要对脚本做哪些改进 |
Git(https://git-scm.com/) | 帮助记录代码变化的版本控制系统。对于你想要部署的代码或想要与他人共享的代码,这一点是绝对必要的,而且对于本地的个人项目也是非常有用的。第 14 章会介绍 Git 的更多内容 |
在下一章里,我们将学习数据分析,你将会继续练习数据清洗和数据分析的方法,并利用这些方法来分析新的数据集。
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